package com.datastructure.greedyalgorithm;

import com.sun.corba.se.impl.oa.toa.TOA;
import org.omg.CORBA.NVList;

import java.util.*;

/**
 * @author: 临晖
 * @date: 2023/11/05
 * @description:
 */
public class Solution {


    /**
     * 455. 分发饼干
     * 简单
     * 798
     * 相关企业
     * 假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。
     * 对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。
     * 示例 1:
     * 输入: g = [1,2,3], s = [1,1]
     * 输出: 1
     * 解释:
     * 你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。
     * 虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。
     * 所以你应该输出1。
     * 示例 2:
     * 输入: g = [1,2], s = [1,2,3]
     * 输出: 2
     * 解释:
     * 你有两个孩子和三块小饼干，2个孩子的胃口值分别是1,2。
     * 你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。
     * 所以你应该输出2.
     *
     * @param g
     * @param s
     * @return
     */
    public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
        //遍历排序，先喂饱小胃口
        Arrays.sort(g);
        Arrays.sort(s);


        int index = 0;
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < s.length; i++) {
            if (index < g.length && s[i] >= g[index]) {
                index++;
                count++;
            }
        }

        return count;

    }


    /**
     * 376. 摆动序列
     * 中等
     * 1K
     * 相关企业
     * 如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 摆动序列 。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列
     * 例如， [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。
     * 相反，[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
     * 子序列 可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。
     * 给你一个整数数组 nums ，返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。
     *
     * @param nums
     * @return
     */
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        if (nums.length == 1) {
            return 1;
        }

        int preDeff = 0;        //假设前面有平坡
        int count = 1;          //最少有一个
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            int currDeff = nums[i] - nums[i - 1];
            if ((preDeff >= 0 && currDeff < 0) || (preDeff <= 0 && currDeff > 0)) {
                count++;
                preDeff = currDeff;
            }
        }
        return count;
    }


    public int maxSubArray(int[] nums) {

        int max = nums[0];
        int sum = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            if (sum > 0) {
                sum += nums[i];
            } else {
                sum = nums[i];
            }
            max = Math.max(max, sum);
        }

        return max;

    }


    /**
     * 122. 买卖股票的最佳时机 II
     * 中等
     * 2.3K
     * 相关企业
     * 给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
     * 在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。
     * 返回 你能获得的 最大 利润 。
     * 示例 1：
     * <p>
     * 输入：prices = [7,1,5,3,6,4]
     * 输出：7
     * 解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。
     * 随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3 。
     * 总利润为 4 + 3 = 7 。
     * 示例 2：
     * <p>
     * 输入：prices = [1,2,3,4,5]
     * 输出：4
     * 解释：在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。
     * 总利润为 4 。
     * 示例 3：
     * <p>
     * 输入：prices = [7,6,4,3,1]
     * 输出：0
     * 解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0 。
     *
     * @param prices
     * @return
     */
    public int maxProfit(int[] prices) {
        //int sum = 0;
        //
        //for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
        //    int num = prices[i] - prices[i - 1];
        //    if (num > 0) {
        //        sum += num;
        //    }
        //}
        //
        //return sum;

        // [天数][是否持有股票]
        int[][] dp = new int[prices.length][2];

        // base case
        dp[0][0] = 0;
        dp[0][1] = -prices[0];

        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            // dp公式
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i]);
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);
        }

        return dp[prices.length - 1][0];
    }


    /**
     * 55. 跳跃游戏
     * 中等
     * 2.6K
     * 相关企业
     * 给你一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
     * <p>
     * 判断你是否能够到达最后一个下标，如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。
     * <p>
     * 示例 1：
     * <p>
     * 输入：nums = [2,3,1,1,4]
     * 输出：true
     * 解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。
     * 示例 2：
     * <p>
     * 输入：nums = [3,2,1,0,4]
     * 输出：false
     * 解释：无论怎样，总会到达下标为 3 的位置。但该下标的最大跳跃长度是 0 ， 所以永远不可能到达最后一个下标。
     *
     * @param nums
     * @return
     */
    public boolean canJump(int[] nums) {
        int cover = 0;

        for (int i = 0; i <= cover; i++) {
            cover = Math.max(i + nums[i], cover);
            if (cover >= nums.length - 1) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }


    /**
     * 45. 跳跃游戏 II
     * 中等
     * 2.3K
     * 相关企业
     * 给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。
     * <p>
     * 每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处:
     * <p>
     * 0 <= j <= nums[i]
     * i + j < n
     * 返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]。
     * <p>
     * 示例 1:
     * <p>
     * 输入: nums = [2,3,1,1,4]
     * 输出: 2
     * 解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。
     * 从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，跳 1 步，然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。
     * 示例 2:
     * <p>
     * 输入: nums = [2,3,0,1,4]
     * 输出: 2
     *
     * @param nums
     * @return
     */
    public int jump(int[] nums) {
        if (nums.length == 1) {
            return 0;
        }

        int nextCover = 0;     //记录下一步覆盖最大范围
        int ans = 0;        //记录最大步数
        int currCover = 0;      //记录当前步数最大覆盖范围

        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            nextCover = Math.max(i + nums[i], nextCover);       //在currCover的覆盖范围之内，寻找下一次能覆盖的最大范围

            if (i == currCover) {       //i走到了当前覆盖范围的最后
                ans++;          //此时步数加一
                currCover = nextCover;          //然后记录下一次i能走到的最大覆盖范围

                if (currCover >= nums.length - 1) {      //如果下一次的覆盖范围大于了nums.lenght - 1，那么走到了最后，这里是剪枝
                    break;
                }
            }
        }

        return ans;
    }


    /**
     * 1005. K 次取反后最大化的数组和
     * 简单
     * 420
     * 相关企业
     * 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，按以下方法修改该数组：
     * <p>
     * 选择某个下标 i 并将 nums[i] 替换为 -nums[i] 。
     * 重复这个过程恰好 k 次。可以多次选择同一个下标 i 。
     * <p>
     * 以这种方式修改数组后，返回数组 可能的最大和 。
     * <p>
     * <p>
     * <p>
     * 示例 1：
     * <p>
     * 输入：nums = [4,2,3], k = 1
     * 输出：5
     * 解释：选择下标 1 ，nums 变为 [4,-2,3] 。
     * 示例 2：
     * <p>
     * 输入：nums = [3,-1,0,2], k = 3
     * 输出：6
     * 解释：选择下标 (1, 2, 2) ，nums 变为 [3,1,0,2] 。
     * 示例 3：
     * <p>
     * 输入：nums = [2,-3,-1,5,-4], k = 2
     * 输出：13
     * 解释：选择下标 (1, 4) ，nums 变为 [2,3,-1,5,4] 。
     * <p>
     * <p>
     * 提示：
     * <p>
     * 1 <= nums.length <= 104
     * -100 <= nums[i] <= 100
     * 1 <= k <= 104
     *
     * @param nums
     * @param k
     * @return
     */
    public int largestSumAfterKNegations(int[] nums, int k) {
        Arrays.sort(nums);

        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {         //要么k用完，要么k没用完（k没用完：要么k大于数组，要么数组没有了负数）
            if (nums[i] < 0 && k > 0) {
                nums[i] = -nums[i];
                k--;
            } else {
                break;
            }
        }

        if (k > 0) {
            Arrays.sort(nums);
            k = k % 2;
            if (k != 0) {
                nums[0] = -nums[0];
            }
        }

        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            sum += nums[i];
        }
        return sum;
    }


    /**
     * 134. 加油站
     * 中等
     * 1.5K
     * 相关企业
     * 在一条环路上有 n 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。
     * <p>
     * 你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。
     * <p>
     * 给定两个整数数组 gas 和 cost ，如果你可以按顺序绕环路行驶一周，则返回出发时加油站的编号，否则返回 -1 。如果存在解，则 保证 它是 唯一 的。
     * <p>
     * <p>
     * 示例 1:
     * <p>
     * 输入: gas = [1,2,3,4,5], cost = [3,4,5,1,2]
     * 输出: 3
     * 解释:
     * 从 3 号加油站(索引为 3 处)出发，可获得 4 升汽油。此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
     * 开往 4 号加油站，此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油
     * 开往 0 号加油站，此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油
     * 开往 1 号加油站，此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油
     * 开往 2 号加油站，此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油
     * 开往 3 号加油站，你需要消耗 5 升汽油，正好足够你返回到 3 号加油站。
     * 因此，3 可为起始索引。
     * 示例 2:
     * <p>
     * 输入: gas = [2,3,4], cost = [3,4,3]
     * 输出: -1
     * 解释:
     * 你不能从 0 号或 1 号加油站出发，因为没有足够的汽油可以让你行驶到下一个加油站。
     * 我们从 2 号加油站出发，可以获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
     * 开往 0 号加油站，此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油
     * 开往 1 号加油站，此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油
     * 你无法返回 2 号加油站，因为返程需要消耗 4 升汽油，但是你的油箱只有 3 升汽油。
     * 因此，无论怎样，你都不可能绕环路行驶一周。
     *
     * @param gas
     * @param cost
     * @return
     */
    //public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
    //    //记录起始位置
    //    int currIndex = 0;
    //
    //
    //
    //    for (int i = 0; i < gas.length; i++) {
    //        int res = gas[i] - cost[i];       //剩余油量
    //        int index = (i + 1) % gas.length;
    //
    //        while (res > 0 && index != i) {
    //            res += gas[index];
    //            res -= cost[index];
    //            index = (index + 1) % gas.length;
    //        }
    //
    //        if (res >= 0 && index == i) {
    //            return i;
    //        }
    //
    //    }
    //
    //    return -1;
    //}
    public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
        int totalSum = 0;       //记录总体耗油量，如果总体耗油量是负数，那么肯定不可能跑完
        int currSum = 0;        //从当前位置开始跑
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < gas.length; i++) {
            currSum += (gas[i] - cost[i]);
            totalSum += (gas[i] - cost[i]);

            if (currSum < 0) {
                index = (i + 1) % gas.length;       //记录下一个下标
                currSum = 0;        //重置，重新跑
            }
        }

        if (totalSum >= 0) {
            return index;
        } else {
            return -1;
        }
    }


    /**
     * 135. 分发糖果
     * 困难
     * 1.4K
     * 相关企业
     * n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。
     * <p>
     * 你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果：
     * <p>
     * 每个孩子至少分配到 1 个糖果。
     * 相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。
     * 请你给每个孩子分发糖果，计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。
     * <p>
     * <p>
     * 示例 1：
     * <p>
     * 输入：ratings = [1,0,2]
     * 输出：5
     * 解释：你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 2、1、2 颗糖果。
     * 示例 2：
     * <p>
     * 输入：ratings = [1,2,2]
     * 输出：4
     * 解释：你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。
     * 第三个孩子只得到 1 颗糖果，这满足题面中的两个条件。
     *
     * @param ratings
     * @return
     */
    public int candy(int[] ratings) {
        if (ratings.length == 1) {
            return 1;
        }

        int sum = 0;
        int[] res = new int[ratings.length];
        res[0] = 1;
        for (int i = 1; i < ratings.length; i++) {
            if (ratings[i] > ratings[i - 1]) {
                res[i] = res[i - 1] + 1;
            }

            if (ratings[i] == ratings[i - 1] || ratings[i] < ratings[i - 1]) {
                res[i] = 1;
            }
        }

        res[ratings.length - 1] = Math.max(1, res[ratings.length - 1]);
        for (int i = ratings.length - 2; i >= 0; i--) {
            if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {
                res[i] = Math.max(res[i + 1] + 1, res[i]);
            }

            if (ratings[i] == ratings[i + 1] || ratings[i] < ratings[i + 1]) {
                res[i] = Math.max(1, res[i]);
            }
        }

        for (int num : res) {
            sum += num;
        }

        return sum;
    }


    /**
     * 860. 柠檬水找零
     * 简单
     * 565
     * 相关企业
     * 在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。
     * <p>
     * 每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。
     * <p>
     * 注意，一开始你手头没有任何零钱。
     * <p>
     * 给你一个整数数组 bills ，其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。
     *
     * @param bills
     * @return
     */
    public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
        //HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        //
        //if (bills != null && (bills[0] == 10 || bills[0] == 20)) {
        //    return false;
        //}
        //
        //
        //for (int i = 0; i < bills.length; i++) {
        //    int count = bills[i] / 5;
        //
        //    if (count == 1) {       //5美元
        //        map.put(5, map.getOrDefault(5, 0) + 1);
        //    } else if (count == 2) {        //10美元
        //        map.put(10, map.getOrDefault(10, 0) + 1);       //进账10美元
        //        Integer money = map.getOrDefault(5, 0);
        //        if (money == 0) {
        //            return false;
        //        }
        //        money--;        //找零5美元
        //        map.put(5, money);
        //    } else if (count == 4) {
        //        //先看是否有十美元
        //        Integer moeny10 = map.getOrDefault(10, 0);
        //        if (moeny10 == 0) {
        //            Integer money5 = map.getOrDefault(5, 0);
        //            if (money5 < 3) {
        //                return false;
        //            }
        //
        //            money5 -= 3;
        //            map.put(5, money5);
        //        } else {
        //            moeny10--;
        //            map.put(10, moeny10);
        //            //看有没有5
        //            Integer money5 = map.getOrDefault(5, 0);
        //            if (money5 == 0) {
        //                return false;
        //            }
        //
        //            money5--;
        //            map.put(5, money5);
        //        }
        //    }
        //}
        //return true;


        //需要找零得5元
        //一共有5元得个数
        int five = 0;
        int ten = 0;
        int twenty = 0;
        for (int i = 0; i < bills.length; i++) {
            if (bills[i] == 5) {
                five++;
            }

            if (bills[i] == 10) {
                ten++;
                if (five > 0) {
                    five--;
                } else {
                    return false;
                }
            }

            if (bills[i] == 20) {
                if (ten > 0 && five > 0) {
                    ten--;
                    five--;
                } else if (ten == 0 && five >= 3) {
                    five -= 3;
                } else {
                    return false;
                }
            }
        }
        return true;


    }


    /**
     * 406. 根据身高重建队列
     * 提示
     * 中等
     * 1.7K
     * 相关企业
     * 假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面 正好 有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。
     * <p>
     * 请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ，其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 j 个人的属性（queue[0] 是排在队列前面的人）。
     * <p>
     * 示例 1：
     * <p>
     * 输入：people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]
     * 输出：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]
     * 解释：
     * 编号为 0 的人身高为 5 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。
     * 编号为 1 的人身高为 7 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。
     * 编号为 2 的人身高为 5 ，有 2 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0 和 1 的人。
     * 编号为 3 的人身高为 6 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。
     * 编号为 4 的人身高为 4 ，有 4 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0、1、2、3 的人。
     * 编号为 5 的人身高为 7 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。
     * 因此 [[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]] 是重新构造后的队列。
     * 示例 2：
     * <p>
     * 输入：people = [[6,0],[5,0],[4,0],[3,2],[2,2],[1,4]]
     * 输出：[[4,0],[5,0],[2,2],[3,2],[1,4],[6,0]]
     *
     * @param people
     * @return
     */
    public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
        Arrays.sort(people, (a, b) -> {
            if (a[0] == b[0]) return a[1] - b[1];   // a - b 是升序排列，故在a[0] == b[0]的狀況下，會根據k值升序排列
            return b[0] - a[0];   //b - a 是降序排列，在a[0] != b[0]，的狀況會根據h值降序排列
        });

        LinkedList<int[]> que = new LinkedList<>();

        for (int[] p : people) {
            int k = p[1];
            que.add(k, p);
        }

        return que.toArray(new int[people.length][]);

    }


    /**
     * 452. 用最少数量的箭引爆气球
     * 中等
     * 887
     * 相关企业
     * 有一些球形气球贴在一堵用 XY 平面表示的墙面上。墙面上的气球记录在整数数组 points ，其中points[i] = [xstart, xend] 表示水平直径在 xstart 和 xend之间的气球。你不知道气球的确切 y 坐标。
     * <p>
     * 一支弓箭可以沿着 x 轴从不同点 完全垂直 地射出。在坐标 x 处射出一支箭，若有一个气球的直径的开始和结束坐标为 xstart，xend， 且满足  xstart ≤ x ≤ xend，则该气球会被 引爆 。可以射出的弓箭的数量 没有限制 。 弓箭一旦被射出之后，可以无限地前进。
     * <p>
     * 给你一个数组 points ，返回引爆所有气球所必须射出的 最小 弓箭数 。
     * <p>
     * 示例 1：
     * <p>
     * 输入：points = [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]
     * 输出：2
     * 解释：气球可以用2支箭来爆破:
     * -在x = 6处射出箭，击破气球[2,8]和[1,6]。
     * -在x = 11处发射箭，击破气球[10,16]和[7,12]。
     * 示例 2：
     * <p>
     * 输入：points = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]
     * 输出：4
     * 解释：每个气球需要射出一支箭，总共需要4支箭。
     * 示例 3：
     * <p>
     * 输入：points = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]]
     * 输出：2
     * 解释：气球可以用2支箭来爆破:
     * - 在x = 2处发射箭，击破气球[1,2]和[2,3]。
     * - 在x = 4处射出箭，击破气球[3,4]和[4,5]。
     *
     * @param points
     * @return
     */
    public int findMinArrowShots(int[][] points) {
        Arrays.sort(points, (a, b) -> {         //升序排列
            if ((long) a[0] < (long) b[0]) {
                return -1;
            } else if ((long) a[0] > (long) b[0]) {
                return 1;
            } else {
                return 0;
            }
        });


        //进行比较
        int count = 0;
        int right = points[0][1];
        for (int i = 1; i < points.length; i++) {
            int left = points[i][0];
            int rig = points[i][1];
            right = Math.min(right, rig);           //这里的min是，当你要射掉重叠的区间时在你不断重叠的过程中，它们共有的公共区间肯定是小于等于原先的公共区间的，所以这里要去min，因为你一起
            //射爆的话，一定是射的他们重叠的区间，也就是公共区间
            if (left <= right) {
                continue;
            } else {
                count++;
                right = points[i][1];
            }
        }
        return ++count;

    }


    /**
     * 435. 无重叠区间
     * 中等
     * 1.1K
     * 相关企业
     * 给定一个区间的集合 intervals ，其中 intervals[i] = [starti, endi] 。返回 需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠 。
     * <p>
     * 示例 1:
     * <p>
     * 输入: intervals = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,3]]
     * 输出: 1
     * 解释: 移除 [1,3] 后，剩下的区间没有重叠。
     * 示例 2:
     * <p>
     * 输入: intervals = [ [1,2], [1,2], [1,2] ]
     * 输出: 2
     * 解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。
     * 示例 3:
     * <p>
     * 输入: intervals = [ [1,2], [2,3] ]
     * 输出: 0
     * 解释: 你不需要移除任何区间，因为它们已经是无重叠的了。
     *
     * @param intervals
     * @return
     */
    public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
        Arrays.sort(intervals, (a, b) -> Integer.compare(a[1], b[1]));      //升序

        int count = 0;
        int right = intervals[0][1];        //右区间

        for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
            int leftI = intervals[i][0];
            //int rightI = intervals[i][1];
            //right = Math.min(rightI, right);          //这里用min是当减少的时候，要减掉交大的区间，因为在左边相同/差不多的时候，较大的区间一定是覆盖更多区间的区间
            if (leftI < right) {
                count++;
            } else {
                right = intervals[i][1];
            }
        }
        return count;
    }


    /**
     * 763. 划分字母区间
     * 提示
     * 中等
     * 1.1K
     * 相关企业
     * 给你一个字符串 s 。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一字母最多出现在一个片段中。
     * 注意，划分结果需要满足：将所有划分结果按顺序连接，得到的字符串仍然是 s 。
     * 返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。
     * <p>
     * <p>
     * 示例 1：
     * 输入：s = "ababcbacadefegdehijhklij"
     * 输出：[9,7,8]
     * 解释：
     * 划分结果为 "ababcbaca"、"defegde"、"hijhklij" 。
     * 每个字母最多出现在一个片段中。
     * 像 "ababcbacadefegde", "hijhklij" 这样的划分是错误的，因为划分的片段数较少。
     * 示例 2：
     * <p>
     * 输入：s = "eccbbbbdec"
     * 输出：[10]
     *
     * @param s
     * @return
     */
    public List<Integer> partitionLabels(String s) {
        LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();
        int[] edge = new int[26];
        char[] chars = s.toCharArray();

        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            edge[chars[i] - 'a'] = i;           //记录当前字母出现的最远距离
        }

        int right = Integer.MIN_VALUE;
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            right = Math.max(edge[chars[i] - 'a'], right);
            count++;
            if (right == i) {
                list.add(count);
                count = 0;
            }
        }

        return list;
    }


    /**
     * 56. 合并区间
     * 中等
     * 2.2K
     * 相关企业
     * 以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回 一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。
     * <p>
     * 示例 1：
     * <p>
     * 输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
     * 输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]
     * 解释：区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].
     * 示例 2：
     * <p>
     * 输入：intervals = [[1,4],[4,5]]
     * 输出：[[1,5]]
     * 解释：区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。
     *
     * @param intervals
     * @return
     */
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        Arrays.sort(intervals, (a, b) -> Integer.compare(a[0], b[0]));      //排序，升序
        LinkedList<int[]> ints = new LinkedList<>();
        int left = intervals[0][0];
        int right = intervals[0][1];
        for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
            int leI = intervals[i][0];
            int reI = intervals[i][1];
            if (leI <= right) {
                right = reI;
            } else {
                ints.add(new int[]{left, right});
                left = Math.min(left, leI);
                right = Math.max(right, reI);
            }

        }
        ints.add(new int[]{left, right});
        return ints.toArray(new int[ints.size()][]);
    }


    /**
     * 738. 单调递增的数字
     * 提示
     * 中等
     * 426
     * 相关企业
     * 当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x <= y 时，我们称这个整数是单调递增的。
     * <p>
     * 给定一个整数 n ，返回 小于或等于 n 的最大数字，且数字呈 单调递增 。
     *
     * @param n
     * @return
     */
    public int monotoneIncreasingDigits(int n) {
        String num = n + "";
        StringBuffer buf = new StringBuffer();
        buf.append(num);
        int flag = buf.length();
        for (int i = buf.length() - 1; i > 0; i--) {
            if (buf.charAt(i) < buf.charAt(i - 1)) {
                char op = buf.charAt(i - 1);
                op--;
                buf.replace(i - 1, i, op + "");
                flag = i;
            }
        }

        for (int i = flag; i < buf.length(); i++) {
            buf.replace(i, i + 1, "9");
        }

        return Integer.parseInt(buf.toString());

    }


    public boolean isNum(int n) {
        int a = 0;
        int b = n % 10;
        n /= 10;
        while (n != 0) {
            a = n % 10;
            if (a > b) {
                return false;
            } else {
                b = a;
                n /= 10;
            }
        }

        return true;
    }


    /**
     *
     * 968. 监控二叉树
     * 困难
     * 676
     * 相关企业
     * 给定一个二叉树，我们在树的节点上安装摄像头。
     *
     * 节点上的每个摄影头都可以监视其父对象、自身及其直接子对象。
     *
     * 计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。
     *
     *
     *
     * 示例 1：
     *
     *
     *
     * 输入：[0,0,null,0,0]
     * 输出：1
     * 解释：如图所示，一台摄像头足以监控所有节点。
     * 示例 2：
     *
     *
     *
     * 输入：[0,0,null,0,null,0,null,null,0]
     * 输出：2
     * 解释：需要至少两个摄像头来监视树的所有节点。 上图显示了摄像头放置的有效位置之一。
     *
     * 提示：
     *
     * 给定树的节点数的范围是 [1, 1000]。
     * 每个节点的值都是 0。
     *
     * @param root
     * @return
     */
    int res = 0;
    public int minCameraCover(TreeNode root) {
        int num = traversal(root);
        if (num == 0) {
            res++;
        }

        return res;
    }

    /**
     * 规定：
     *          0：无覆盖
     *          1：有摄像头
     *          2：有覆盖
     *
     * @param curr
     * @return
     */
    public int traversal(TreeNode curr) {
        if (curr == null) {
            return 2;
        }

        int left = traversal(curr.left);

        int right = traversal(curr.right);

        if (left == 0 || right == 0) {          //左右孩子只要有一个是无覆盖，那么当前节点肯定要安装摄像头
            res++;
            return 1;
        } else if (left == 2 && right == 2) {           //如果俩个孩子都是有覆盖那就
            return 0;       //返回无覆盖
        } else if (left == 1 || right == 1) {
            return 2;
        }

        return -1;      //不会回到这里
    }





    public static void main(String[] args) {
        Solution so = new Solution();
        int num = so.monotoneIncreasingDigits(101);
        System.out.println(num);

    }


}
